Glioblastoma Stem Cells at the Nexus of Tumor Heterogeneity, Immune Evasion, and Therapeutic Resistance
Notice bibliographique
Résumé
Glioblastoma (GBM) is an exceedingly aggressive primary brain tumor defined by rapid growth, extensive infiltration, and resistance to standard therapies. A central factor driving these malignancies is the subpopulation of glioblastoma stem cells (GSCs), which possess self-renewal capacity, multipotency, and the ability to regenerate tumor heterogeneity. GSCs contribute to key hallmarks of GBM pathobiology, including relentless progression, resistance to chemotherapy and radiotherapy, and inevitable recurrence. GSCs exhibit distinct molecular signatures, enhanced DNA repair, and metabolic adaptations that protect them against conventional treatments. Moreover, they reside within specialized niches-such as perivascular or hypoxic microenvironments-that sustain stemness, promote immunosuppression, and facilitate angiogenesis. Recent discoveries highlight signaling pathways like Notch, Wnt/β-catenin, Hedgehog, STAT3-PARN, and factors such as TFPI2 and HML-2 as critical regulators of GSC maintenance, plasticity, and immune evasion. These findings underscore the complexity of GSC biology and their pivotal role in driving GBM heterogeneity and therapeutic failure. Emerging therapeutic strategies aim to target GSCs through multiple avenues, including surface markers, immunotherapeutics (e.g., CAR T cells), metabolic vulnerabilities, and combination regimens. Advances in patient-derived organoids, single-cell omics, and 3D co-culture models enable more accurate representation of the tumor ecosystem and personalized therapeutic approaches. Ultimately, improved understanding of GSC-specific targets and the tumor microenvironment promises more effective interventions, paving the way toward better clinical outcomes for GBM patients.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».